Un récent rapport du Forum économique mondial indique que, selon certaines estimations, l’automatisation pourrait entraîner le déplacement de 75 millions d’emplois d’ici 2022, tout en en créant 133 millions de nouveaux. Bien que ces estimations prévoient un solde net positif, les travailleurs déplacés devront acquérir de nouvelles compétences pour s’adapter à ces changements. Si les employés ne peuvent pas se former suffisamment rapidement pour occuper des emplois dans une économie en évolution, la société risque d’être confrontée à un certain chaos social.
Selon Bryan Talebi, PDG et fondateur de la startup Ahura AI, les mêmes technologies de destruction et de création d’emplois peuvent aider les travailleurs à combler l’écart entre les deux. Ahura est en train de mettre au point un produit pour capturer les données biométriques des apprenants adultes qui utilisent des ordinateurs pour suivre des programmes d’éducation en ligne. L’objectif est de fournir ces données à un système d’IA capable de modifier et d’adapter son programme afin d’optimiser la méthode d’enseignement.
Grâce à la caméra de l’ordinateur, Ahura peut capturer les mouvements du visage et les micro-expressions, mesurer les mouvements des yeux et suivre les mouvements de l’élève. Le microphone détecte le sentiment vocal et l’IA utilise le traitement du langage naturel pour analyser l’utilisation des mots par l’apprenant.
A partir de ces données, Ahura peut, selon Talebi, identifier la meilleure façon de fournir du contenu à chaque individu. L’un des principaux objectifs d’Ahura est de réduire la fréquence avec laquelle les élèves passent de leur programme d’apprentissage à des distractions comme les médias sociaux. Mais l’idée que le système d’Ahura pourrait un jour être utilisé pour créer une éducation convaincante ou addictive va nécessairement à l’encontre d’un ensemble de craintes justifiées concernant la confidentialité des données.
Ahura espère dans le futur être capable de capter des données biométriques comme la dilatation de la pupille et les bouffées vasomotrices, la fréquence cardiaque, les habitudes de sommeil ou tout autre élément qui pourrait donner à son système un avantage pour améliorer les résultats d’apprentissage.
